Підручник зі штучного інтелекту для початківців у 2024 році | Вивчіть навчальний посібник зі штучного інтелекту від експертів

Цей підручник зі штучного інтелекту містить базову та проміжну інформацію про концепції штучного інтелекту. Він розроблений, щоб допомогти студентам і працюючим професіоналам, які є повними новачками. У цьому підручнику ми зосередимося на штучному інтелекті. Якщо ви хочете дізнатися більше про машинне навчання, ви можете переглянути цей підручник для повний підручник машинного навчання для початківців.

Через курс цього Підручник зі штучного інтелекту, ми розглянемо різні концепції, такі як значення штучного інтелекту, рівні штучного інтелекту, чому ШІ важливий, різні програми, майбутнє штучного інтелекту тощо.

Зазвичай, щоб працювати у сфері ШІ, потрібно мати великий досвід. Таким чином, ми також обговоримо різні профілі роботи, які пов’язані зі штучним інтелектом, і зрештою допоможуть вам отримати відповідний досвід. Щоб приєднатися до сфери штучного інтелекту, вам не обов’язково мати певний досвід, оскільки можна навчитися та отримати необхідні навички. Хоча терміни Data Science, Штучний інтелект (AI) і машинне навчання належать до однієї області та пов’язані між собою, вони мають своє конкретне застосування та значення. Простіше кажучи, штучний інтелект спрямований на те, щоб дозволити машинам виконувати міркування, копіюючи людський інтелект. Оскільки головна мета процесів штучного інтелекту полягає в тому, щоб навчати машини на досвіді, подача правильної інформації та самовиправлення є вирішальними.

Що таке штучний інтелект?

Відповідь на це запитання залежатиме від того, кого ви запитаєте. Непрофесіонал із побіжним уявленням про технології пов’язав би їх із роботами. Якщо ви запитаєте дослідника штучного інтелекту про штучний інтелект, він (він) відповість, що це набір алгоритмів, які можуть давати результати без необхідності отримати чіткі вказівки про це. Обидві ці відповіді правильні. Отже, підводячи підсумок, штучний інтелект – це:

• Розумна сутність, створена людьми.
• Здатний розумно виконувати завдання без явних вказівок.
• Здатний мислити і діяти раціонально і гуманно.

В основі штучного інтелекту – це галузь інформатики, яка спрямована на створення або відтворення людського інтелекту в машинах. Але що робить машину розумною? Багато систем ШІ працюють за допомогою машинного навчання та глибоке навчання алгоритми. Штучний інтелект постійно розвивається, тому те, що раніше вважалося частиною штучного інтелекту, тепер може розглядатися як функція комп’ютера. Наприклад, у минулому калькулятор міг вважатися частиною ШІ. Зараз це вважається простою функцією. Так само існують різні рівні ШІ, давайте розберемося з ними.

Чому важливий штучний інтелект?

Мета штучного інтелекту полягає в тому, щоб допомогти нам розвивати людські здібності та приймати передові рішення з далекосяжними наслідками. З технічної точки зору, це головна мета ШІ. Коли ми дивимося на важливість ШІ з більш філософської точки зору, ми можемо сказати, що він має потенціал допомогти людям жити більш осмисленим життям, позбавленим важкої праці. ШІ також може допомогти керувати складною мережею взаємопов’язаних людей, компаній, держав і націй, щоб вона функціонувала так, щоб це було вигідно всьому людству.

Наразі штучний інтелект поділяється всіма різними інструментами та техніками, які ми винайшли за останню тисячу років, щоб спростити роботу людини та допомогти нам приймати кращі рішення. Штучний інтелект є одним із таких творів, який допоможе нам у подальшому винаході новаторських інструментів і послуг, які експоненціально змінять наше життя, ми сподіваємося, усунувши чвари, нерівність і людські страждання.

Ми ще дуже далекі від таких результатів. Але це може статися в майбутньому. Штучний інтелект наразі використовується переважно компаніями для підвищення ефективності процесів, автоматизації важких ресурсоємних завдань і створення бізнес-прогнозів на основі доступних нам даних. Як бачите, штучний інтелект важливий для нас кількома способами. Це створює нові можливості у світі, допомагає нам підвищити нашу продуктивність і багато іншого. 

Історія штучного інтелекту

Концепція розумних істот існує вже давно і зараз знайшла свій шлях до багатьох секторів, таких як штучний інтелект в освіті, автомобільній промисловості, банківській справі та фінансах, охороні здоров’я тощо. У стародавніх греків були міфи про роботів, як про китайських та єгипетських інженерів. побудовані автомати. Однак початки сучасного штучного інтелекту відносяться до того часу, коли класичні філософи намагалися описати людське мислення як символічну систему. Між 1940-50-ми роками кілька вчених з різних галузей обговорювали можливість створення штучного мозку. Це призвело до зростання галузі досліджень ШІ, яка була заснована як академічна дисципліна в 1956 році, на конференції в Дартмутському коледжі в Ганновері, штат Нью-Гемпшир. Слово було введено Джоном Маккарті, який зараз вважається батьком штучного інтелекту.

Незважаючи на добре фінансовані глобальні зусилля протягом багатьох десятиліть, вченим виявилося надзвичайно важко створити інтелект у машинах. У період із середини 1970-х до 1990-х років вченим довелося мати справу з гострою нестачею фінансування досліджень ШІ. Ці роки стали відомі як «Зими ШІ». Однак наприкінці 1990-х американські корпорації знову зацікавилися ШІ. Крім того, японський уряд також виступив із планами розробки комп’ютера п’ятого покоління для розвитку ШІ. Нарешті, у 1997 році Deep Blue від IBM переміг перший комп’ютер, який переміг чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова.

Оскільки штучний інтелект та його технології продовжували розвиватися – головним чином завдяки вдосконаленню комп’ютерного обладнання, корпорації та уряди також почали успішно використовувати його методи в інших вузьких областях. За останні 15 років Amazon, Google, Baidu та багатьом іншим вдалося використати технології ШІ для величезної комерційної переваги. Сьогодні ШІ вбудований у багато онлайн-сервісів, якими ми користуємося. У результаті технології вдалося не тільки відіграти роль у кожному секторі, але й керувати значною частиною фондового ринку. 

Сьогодні штучний інтелект поділяється на піддомени, а саме штучний загальний інтелект, штучний вузький інтелект і штучний суперінтелект, які ми детально обговоримо в цій статті. Ми також обговоримо різницю між AI та AGI.

Рівні штучного інтелекту

Штучний інтелект можна розділити на три основні рівні:

1. Штучний вузький інтелект
2. Штучний загальний інтелект
3. Штучний суперінтелект

Штучний вузький інтелект (ANI)

Також відомий як вузький ШІ або слабкий ШІ, штучний вузький інтелект є цілеспрямованим і розробленим для виконання окремих завдань. Хоча ці машини вважаються розумними, вони функціонують з мінімальними обмеженнями, тому їх називають слабким ШІ. Він не імітує людський інтелект; вона стимулює поведінку людини на основі певних параметрів. Вузький ШІ використовує NLP або обробку природної мови для виконання завдань. Це очевидно в таких технологіях, як чат-боти та системи розпізнавання мовлення, такі як Siri. Використання глибокого навчання дозволяє персоналізувати роботу користувача, наприклад, віртуальних помічників, які зберігають ваші дані, щоб покращити ваш майбутній досвід. 

Приклади слабкого або вузького ШІ:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBM Watson
3. Самозахищені автомобілі
4. Програми для розпізнавання облич
5. Фільтри електронної пошти для спаму 
6. Інструменти прогнозування 

Штучний загальний інтелект (AGI)

Також відомий як потужний штучний інтелект або глибокий штучний інтелект, штучний загальний інтелект відноситься до концепції, за допомогою якої машини можуть імітувати людський інтелект, одночасно демонструючи здатність застосовувати свій інтелект для вирішення проблем. Вченим поки що не вдалося досягти такого рівня інтелекту. Необхідно провести серйозні дослідження, перш ніж можна буде досягти такого рівня інтелекту. Вченим доведеться знайти спосіб, за допомогою якого машини можуть стати свідомими через програмування набору когнітивних здібностей. Кілька властивостей глибокого ШІ:

• Визнання
• Згадувати 
• Тестування гіпотез 
• Уява
• Аналогія
• Наслідки

Важко передбачити, чи буде потужний штучний інтелект продовжувати розвиватися в осяжному майбутньому, але враховуючи, що розпізнавання мови та обличчя постійно вдосконалюється, є невелика ймовірність того, що ми також можемо очікувати зростання цього рівня штучного інтелекту. 

Штучний суперінтелект (ASI)

В даний час суперінтелект - це лише гіпотетична концепція. Люди припускають, що в майбутньому можна буде розробити такий штучний інтелект, але в нинішньому світі його не існує. Суперінтелект може бути відомий як рівень, на якому машина перевершує людські можливості та стає самосвідомою. Ця концепція стала музою кількох фільмів і науково-фантастичних романів, у яких роботи, які здатні розвивати свої почуття та емоції, можуть перемогти саме людство. Він міг би будувати власні емоції та, гіпотетично, був би кращим за людей у ​​мистецтві, спорті, математиці, науці тощо. Здатність суперінтелекту приймати рішення буде більшою, ніж у людини. Концепція штучного суперінтелекту нам досі невідома, її наслідки неможливо передбачити, а її вплив поки неможливо виміряти. 

Давайте тепер зрозуміємо різницю між слабким ШІ та сильним ШІ. 

Застосування штучного інтелекту

Сьогодні штучний інтелект проклав собі шлях у кілька галузей і сфер. Від ігор до охорони здоров’я застосування штучного інтелекту надзвичайно зросло. Чи знаєте ви, що програми Google Maps і розпізнавання облич, наприклад, на iPhone, використовують технологію AI для роботи? ШІ всюди навколо нас і є частиною нашого повсякденного життя більшою мірою, ніж ми про це підозрюємо. Якщо ви хочете дізнатися більше про ШІ, ви можете взятися за Курс зі штучного інтелекту та машинного навчання PGP пропоновані Чудове навчання. Ось кілька застосувань штучного інтелекту.

Найкращі програми штучного інтелекту в 202 році4

1. Прогнози Google на основі ШІ (Карти Google)
2. Додатки для спільного використання поїздок (Uber, Lyft)
3. Автопілот ШІ в комерційних польотах
4. Фільтри спаму в електронних листах
5. Перевірка плагіату та інструменти
6. Розпізнавання обличчя
7. Рекомендації щодо пошуку
8. Функції перетворення голосу в текст
9. Розумні персональні помічники (Siri, Alexa)
10. Захист і запобігання шахрайству

Тепер, коли ми знаємо, що саме в цих сферах застосовується ШІ. Давайте розберемося в них більш детально. Google співпрацює з DeepMind, щоб підвищити точність прогнозів трафіку. За допомогою історичних даних про трафік, а також даних у реальному часі вони можуть робити точні прогнози за допомогою технології ШІ та алгоритмів машинного навчання. Розумний персональний помічник може виконувати завдання на основі команд, які ми надаємо. Це програмний агент, який може виконувати такі завдання, як надсилання повідомлень, пошук у Google, запис голосової нотатки, чат-боти тощо. 

Цілі штучного інтелекту

Наразі ви бачили, що означає ШІ, різні рівні ШІ та його застосування. Але які цілі ШІ? Якого результату ми прагнемо досягти за допомогою ШІ? Загальна мета полягала б у тому, щоб дозволити машинам і комп’ютерам навчатися та функціонувати розумно. Деякі з інших цілей штучного інтелекту такі:

1. Вирішення проблем: Дослідники розробили алгоритми, здатні імітувати покроковий процес, який використовують люди під час вирішення головоломки. Наприкінці 1980-х і 1990-х років дослідження досягли стадії, коли були розроблені методи роботи з неповною або невизначеною інформацією. Але для складних завдань потрібні величезні обчислювальні ресурси та потужність пам'яті. Таким чином, пошук ефективних алгоритмів вирішення задач є однією з цілей штучного інтелекту.

2. Репрезентація знань: Очікується, що машини вирішуватимуть проблеми, які вимагають глибоких знань. Таким чином, представлення знань є центральним для ШІ. Штучний інтелект представляє об’єкти, властивості, події, причини та наслідки та багато іншого. 

3. Планування: Однією з цілей ШІ має бути встановлення розумних цілей і їх досягнення. Можливість робити прогнози щодо того, як дії вплинуть на зміни, і які є доступні варіанти. Агент штучного інтелекту повинен буде оцінити своє оточення та відповідно зробити прогнози. Ось чому планування є важливим, і його можна вважати метою ШІ. 

4. Навчання: Однією з фундаментальних концепцій штучного інтелекту, машинного навчання, є вивчення комп’ютерних алгоритмів, які з часом продовжують удосконалюватися завдяки досвіду. Існують різні типи ML. Загальновідомими типами є неконтрольоване машинне навчання та контрольоване машинне навчання. Щоб дізнатися більше про ці концепції, ви можете прочитати наш блог на що означає ML і як це працює. 

5. Соціальний інтелект: Ефективні обчислення — це, по суті, дослідження систем, які можуть інтерпретувати, розпізнавати та обробляти зусилля людини. Це злиття інформатики, психології та когнітивної науки. Соціальний інтелект є ще однією метою штучного інтелекту, оскільки важливо розуміти ці поля перед створенням алгоритмів. 

Таким чином, загальна мета штучного інтелекту полягає в тому, щоб створити технології, які можуть включати в себе вищезазначені цілі та створити інтелектуальну машину, яка може допомогти нам працювати ефективно, приймати рішення швидше та покращувати безпеку. 

Робота в галузі штучного інтелекту

Згідно з Indeed, за останні три роки попит на навички штучного інтелекту зріс більш ніж удвічі. Оголошення про роботу в галузі ШІ зросли на 119%. Завдання навчання алгоритму обробки зображень сьогодні можна виконати за лічені хвилини, тоді як кілька років тому це завдання займало години. Коли ми порівнюємо кількість кваліфікованих фахівців на ринку з кількістю вакансій, доступних сьогодні, ми бачимо дефіцит кваліфікованих фахівців у сфері штучного інтелекту.

Байєсовська мережа, Нейронні мережі, інформатика (включаючи знання про мови програмування), фізика, робототехніка, обчислення та статистичні поняття – це кілька навичок, які потрібно знати, перш ніж глибоко занурюватися в кар’єру в галузі ШІ. Якщо ви прагнете побудувати кар’єру в галузі штучного інтелекту, вам слід знати про різні доступні посади. Давайте детальніше розглянемо різні посади у світі ШІ та те, якими навичками має володіти кожна особа. 

Також читайте: Питання на співбесіді зі штучного інтелекту 2020

1. Інженер машинобудування

Якщо ви маєте досвід роботи в галузі Data Science або прикладних досліджень, роль a Інженер машинобудування підходить для вас. Ви повинні продемонструвати розуміння кількох мов програмування, таких як Python, Java. Розуміння моделей прогнозування та можливість використовувати обробку природної мови під час роботи з величезними наборами даних виявиться корисним. Знайомство з інструментами розробки програмного забезпечення IDE, такими як IntelliJ і Eclipse, допоможе вам просунути свою кар’єру інженера з машинного навчання. Серед інших обов’язків ви головним чином відповідатимете за розробку кількох проектів машинного навчання та керування ними.

Як інженер ML ви отримуватимете середню річну зарплату 114,856 XNUMX доларів США. Компанії шукають кваліфікованих фахівців, які мають ступінь магістра у відповідній галузі та мають глибокі знання щодо концепцій машинного навчання, Java, Python і Scala. Вимоги відрізнятимуться залежно від компанії, яка наймає співробітників, але аналітичні навички та хмарні додатки вважаються плюсом. 

2. Вчений даних 

Як спеціаліст із обробки даних, ваші завдання включають збір, аналіз та інтерпретацію великих і складних наборів даних за допомогою машинного навчання та інструментів прогнозної аналітики. Науковці даних також відповідають за розробку алгоритмів, які дозволяють збирати та очищати дані для подальшого аналізу та інтерпретації. Річна медіана зарплата Data Scientist становить 120,931 XNUMX долар, а необхідні навички такі: 

• Вулик
• Hadoop
• MapReduce
• Свиня
• Іскритися
• Python
• масштаб
• SQL 

Необхідні навички можуть відрізнятися від компанії до компанії та залежно від рівня вашого досвіду. Більшість компаній, що наймають працівників, шукають ступінь магістра чи доктора наук у галузі даних або інформатики. Якщо ви спеціаліст із обробки даних і хочете стати розробником штучного інтелекту, вищий ступінь з інформатики виявиться корисним. Ви повинні мати здатність розуміти неструктуровані дані та мати сильні аналітичні та комунікаційні навички. Ці навички є важливими, оскільки ви працюватимете над тим, щоб передавати висновки лідерам бізнесу. 

3. Розробник Business Intelligence 

Коли ви розглядаєте різні посади в AI, це також включає в себе посаду розробника Business Intelligence (BI). Метою цієї ролі є аналіз складних наборів даних, які допомагають нам визначити тенденції бізнесу та ринку. Середня річна зарплата BI-розробника становить 92,278 XNUMX доларів США. Розробник BI відповідає за проектування, моделювання та підтримку складних даних у хмарних платформах даних. Якщо ви зацікавлені працювати розробником BI, ви повинні мати сильні технічні та аналітичні навички.

Мати чудові комунікативні навички важливо, оскільки ви працюватимете над тим, щоб повідомляти рішення колегам, які не володіють технічними знаннями. Ви також повинні продемонструвати навички вирішення проблем. Розробник BI зазвичай повинен мати ступінь бакалавра в будь-якій суміжній галузі, а досвід роботи також дасть вам додаткові бали. Сертифікати дуже бажані і розглядаються як додаткова якість. Розробнику BI потрібні такі навички, як інтелектуальний аналіз даних, запити SQL, служби звітності SQL-сервера, технології BI та проектування сховищ даних. 

4. Науковий співробітник 

Вчений-дослідник є однією з провідних професій у галузі штучного інтелекту. Ви повинні бути експертом у багатьох дисциплінах, таких як математика, глибоке навчання, машинне навчання та обчислювальна статистика. Кандидати повинні володіти відповідними знаннями щодо сприйняття комп’ютера, графічних моделей, навчання з підкріпленням і НЛП. Подібно до Data Scientists, науковці-дослідники повинні мати ступінь магістра або доктора інформатики. Річна середня зарплата становить 99,809 XNUMX доларів США. Більшість компаній шукають людину, яка має глибоке розуміння паралельних обчислень, розподілених обчислень, порівняльного аналізу та машинного навчання. 

5. Інженер/архітектор великих даних 

Інженери/архітектори великих даних мають найкраще оплачувану роботу серед усіх посад, які підпадають під штучний інтелект. Річна середня зарплата інженера/архітектора великих даних становить 151,307 XNUMX доларів США. Вони відіграють важливу роль у розвитку екосистеми, яка дозволяє бізнес-системам спілкуватися одна з одною та збирати дані. У порівнянні з Data Scientists архітектори великих даних отримують завдання, пов’язані з плануванням, проектуванням і розробкою ефективного середовища великих даних на таких платформах, як Spark і Hadoop. Компанії зазвичай прагнуть найняти осіб, які демонструють досвід C++, Java, Pythonі Scala. 

Видобуток даних, візуалізація даних, а навички міграції даних є додатковою перевагою. Ще одним бонусом буде ступінь доктора філософії з математики чи будь-якої суміжної галузі інформатики.

Переваги штучного інтелекту

Як і у більшості речей у світі, ШІ має свої плюси та мінуси. По-перше, давайте зрозуміємо переваги штучного інтелекту та те, як він полегшив наше життя порівняно з попередніми часами. 

• Зменшення людської помилки
• Доступний 24×7
• Допомагає в повторюваній роботі
• Цифрова допомога 
• Швидше прийняття рішень
• Особа, яка приймає раціональні рішення
• Медичні застосування
• Покращує безпеку
• Ефективне спілкування

Розглянемо докладніше кожен з перерахованих пунктів. 

1. Зменшення людської помилки

Усі рішення, прийняті в моделі ШІ, приймаються на основі попередньо зібраної інформації після застосування набору алгоритмів. Це дає змогу зменшити кількість помилок і збільшити шанси на точність із більшим ступенем точності. У випадку, коли люди виконують будь-яке завдання, завжди є невелика ймовірність помилки. Оскільки ми здатні робити помилки, краще використовувати програми та алгоритми через ШІ, оскільки вони знижують ймовірність помилок. 

2. Доступний 24×7

Моделі штучного інтелекту створені для роботи 24/7 без перерв і нудьги. Якщо порівнювати із середньою людиною, яка може працювати від шести до восьми годин на день, це значно ефективніше. Люди не здатні працювати довше, тому що нам потрібен відпочинок і час для відновлення сил. Таким чином, штучний інтелект доступний 24/7 і значно підвищує ефективність. 

3. Допомагає в повторюваній роботі

Штучний інтелект може продуктивно автоматизувати повсякденні людські завдання. Це може допомогти нам стати більш креативними – від надсилання листів із подякою до прибирання безладу чи відповідей на запити. Це також може допомогти нам у перевірці документів. Повторюване завдання, таке як приготування їжі в ресторані чи на фабриці, може бути зіпсовано, тому що люди втомлюються або стають незацікавленими після тривалої роботи. AI може допомогти нам виконувати ці повторювані завдання ефективно та без помилок. 

4. Цифрова допомога

Кілька високорозвинених організацій використовують цифрових помічників для взаємодії з користувачами. Це допомагає організації заощадити витрати на людські ресурси. Цифрові помічники, такі як чат-боти, зазвичай використовуються на веб-сайтах організацій, щоб відповідати на запити користувачів. Він також забезпечує безперебійне функціонування інтерфейсу та хорошу взаємодію з користувачем. Чудовим прикладом того ж є чат-боти. Прочитайте тут, щоб дізнатися більше про як створити AI Chatbot.

5. Швидше прийняття рішень 

ШІ разом з іншими подібними технологіями може допомогти машинам швидше приймати рішення, ніж звичайна людина. Це допомагає швидко виконувати дії. Це тому, що, приймаючи рішення, люди схильні аналізувати фактори через емоції, на відміну від машин на основі ШІ, які швидко забезпечують запрограмовані результати.

6. Особа, яка приймає раціональні рішення

Ми як люди, можливо, значною мірою еволюціонували технологічно, але коли справа доходить до прийняття рішень, ми все ще дозволяємо нашим емоціям взяти гору. У певних ситуаціях дуже важливо приймати швидкі, ефективні та логічні рішення без наших емоцій. Прийняття рішень за допомогою штучного інтелекту контролюється алгоритмами штучного інтелекту, тому немає місця для будь-яких емоційних розбіжностей. Раціональні рішення за допомогою ШІ гарантують, що ефективність не постраждає, а також підвищує рівень продуктивності організації. 

7. Медичні аплікації

Серед усіх інших переваг штучного інтелекту, одне з найбільших застосувань у його використанні в галузі медицини. Лікарі можуть оцінювати ризики для здоров’я своїх пацієнтів за допомогою медичних додатків на основі ШІ. Радіохірургія використовується для операції на пухлинах таким чином, щоб вона не пошкоджувала навколишні тканини та не викликала додаткових проблем. Медичні працівники навчені використовувати ШІ для хірургії. Вони також можуть допомогти в ефективному виявленні та моніторингу різних неврологічних розладів і стимулювати функції мозку. 

8. Покращує безпеку

Оскільки технологія продовжує розвиватися, існує більша ймовірність того, що люди будуть використовувати її з неетичних причин, таких як шахрайство чи крадіжка особистих даних. Якщо використовувати його належним чином і з правильних причин, ШІ може виявитися чудовим ресурсом для підвищення безпеки нашої організації. ШІ можна використовувати для захисту наших даних і фінансів. ШІ впроваджується в основному в сфері кібербезпеки. Це змінило нашу здатність захищати наші особисті дані від будь-яких кіберзагроз або атак будь-якої форми. Читайте далі, щоб дізнатися про ШІ в кібербезпеці та про те, як він допомагає, тут.

9. Ефективне спілкування 

Люди з різних частин світу говорять різними мовами, тому їм важко спілкуватися один з одним. Дивлячись на минуле, ми бачимо, як люди-перекладачі допомагали б людям спілкуватися один з одним, якби інша людина не розуміла ту ж мову, що й ми. Таких проблем не виникає, якщо ми використовуємо ШІ. Обробка природної мови дозволяє системам перекладати слова з однієї природної мови на іншу, таким чином усуваючи посередника. Одним із найкращих прикладів цього є Google Translate і те, як він прогресував з часом. Тепер він містить аудіоприклади того, як слід вимовляти слова/речення. Таким чином, ми покращуємо нашу точність і здатність ефективно спілкуватися.

Недоліки штучного інтелекту

Тепер, коли ми зрозуміли переваги штучного інтелекту, давайте розглянемо кілька недоліків. 

• Перевитрати коштів
• Брак таланту
• Відсутність практичних виробів
• Відсутність стандартів у розробці програмного забезпечення
• Можливість зловживання
• Дуже залежний від машин
• Потребує нагляду

Давайте детальніше розглянемо недоліки ШІ. 

1. Перевитрати

Масштаб роботи моделі на основі штучного інтелекту порівняно з розробкою програмного забезпечення набагато вищий. Завдяки цьому необхідні ресурси збільшуються набагато вищими темпами. Це підвищує вартість операцій.

2. Брак таланту 

AI все ще є сферою, яка розвивається. Таким чином, знайти професіоналів, які володіють усіма необхідними навичками, нелегко. Існує розрив між кількістю доступних робочих місць у сфері ШІ та кваліфікованою робочою силою в цій галузі. Наймання людини, яка володіє всіма необхідними навичками, ще більше збільшує витрати організації.

3. Відсутність стандартів у розробці програмного забезпечення

Справжня цінність штучного інтелекту полягає у співпраці, коли різні системи штучного інтелекту об’єднуються, щоб сформувати більший і цінніший додаток. Але відсутність стандартів у розробці програмного забезпечення штучного інтелекту означає, що різним системам важко «розмовляти» одна з одною. Через це сама розробка програмного забезпечення штучного інтелекту є повільною та дорогою, що в подальшому є перешкодою для розробки ШІ.

4. Можливість неправильного використання

ШІ має потенціал для досягнення великих результатів і має величезну силу на сьогоднішньому ринку. На жаль, з великою потужністю пов’язаний потенціал неправильного використання. Якщо влада штучного інтелекту потрапляє в руки людини, яка має неетичні мотиви, існує більша ймовірність зловживання.

5. Дуже залежний від машин

Такі програми, як Siri та Alexa, стали частиною нашого повсякденного життя. Ми дуже залежимо від цих програм і отримуємо допомогу від них, що зменшує наші творчі здібності. Ми стаємо дуже залежними від машин і втрачаємо можливість освоєння простих навичок, тому стаємо лінивішими. 

6. Потребує нагляду

Використання алгоритмів ШІ має багато переваг і є високоефективним. Але він також потребує постійної допомоги та нагляду. Ці алгоритми не можуть працювати, якщо ми не запрограмуємо їх і не перевіримо, чи вони функціонують належним чином. Одним із прикладів є чат-бот Microsoft AI під назвою «Tay». Тей була змодельована так, щоб говорити, як дівчинка-підліток, навчаючись через онлайн-розмови. Але оскільки він був запрограмований на навчання основним розмовним навичкам і не знав різниці між правильним і неправильним, він пішов вперед і опублікував у Твіттері дуже політичну та некоректну інформацію через інтернет-тролів.

Майбутнє штучного інтелекту

Нас завжди захоплювали технологічні зміни. Зараз ми живемо серед найбільших досягнень ШІ в нашій історії. Штучний інтелект став найбільшим досягненням у галузі технологій. Це не тільки вплинуло на майбутнє кожної галузі, але й стало рушієм нових технологій, таких як великі дані, робототехніка та Інтернет речей. З тією швидкістю, з якою ШІ розвивається, немає сумнівів, що він продовжить процвітати в майбутньому. Таким чином, ми можемо сказати, що штучний інтелект є чудовою сферою для виходу з 2020 року. З розвитком штучного інтелекту та його технологій зростатиме потреба в кваліфікованих професіоналах у цій галузі.

Сертифікація ШІ дасть вам перевагу перед іншими учасниками галузі. Оскільки розпізнавання облич, штучний інтелект в охороні здоров’я та чат-боти продовжують розвиватися, зараз настав вдалий час попрацювати над побудовою успішної кар’єри ШІ. Віртуальні помічники вже є частиною нашого повсякденного життя, ми про це не підозрюємо. Безпілотні автомобілі таких технічних гігантів, як Tesla, показали нам уявлення про те, як виглядатиме майбутнє. Потрібно відкрити ще стільки досягнень, але це лише початок. Відповідно до Всесвітнього Економічного Форуму (World Economic Forum), кажуть, що до 133 року штучний інтелект створить 2022 мільйони нових робочих місць. Майбутнє штучного інтелекту, безумовно, світле.

Простий міні-проект зі штучним інтелектом

Перш ніж перейти до проекту, я б запропонував пройти через це Підручник з машинного навчання якщо ви взагалі не знайомі з машинним навчанням. Вам також допоможе з цим проектом, якщо ви знаєте про Алгоритм логістичної регресії.

Класифікація тварин зоопарку

У цьому міні-проекті ми будемо використовувати різні алгоритми, які належать до домену машинного навчання штучного інтелекту, щоб класифікувати тварин у зоопарку на основі їхніх атрибутів. Ми будемо використовувати цей набір даних від Kaggle, який складається зі 101 тварини із зоопарку. Для опису тварин існує 16 змінних з різними ознаками. 7 типів класів: ссавці, птахи, рептилії, риби, амфібії, жуки та безхребетні.

Метою цього набору даних є можливість передбачити класифікацію тварин на основі змінних. Ви також можете знайти інформацію про різні атрибути, які використовуються в цьому наборі даних, зі сторінки завантаження за посиланням тут.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

вихід:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Вихід:
точність навчання: 1.0
точність тестування: 0.9215686274509803 

Як бачите, модель показала себе надзвичайно добре, отримавши 92% точності даних тестування. Тепер, якщо вам надано атрибути будь-якої тварини з наведеного вище набору даних, ви можете класифікувати її за допомогою наведеної вище моделі.

• Чи скоротить ШІ кількість робочих місць у майбутньому?

AI все ще розвивається. У сфері штучного інтелекту є величезний простір для вдосконалення та прогресу, і хоча може знадобитися деяка кількість підвищення кваліфікації, щоб не відставати від мінливих тенденцій, ШІ, швидше за все, не замінить і не скоротить кількість робочих місць у майбутньому. Фактично, дослідження Gartner свідчить про те, що до 2025 року кількість робочих місць, пов’язаних зі штучним інтелектом, досягне двох мільйонів нових робочих місць. Запровадження штучного інтелекту допоможе спростити завдання для організації. Щоб залишатися актуальним у світі, що постійно змінюється, необхідно підвищувати кваліфікацію та вивчати ці нові концепції.

• Як працює ШІ?

Створення системи штучного інтелекту — це ретельний процес зворотного проектування людських рис і можливостей у машині та використання її обчислювальної майстерності, щоб перевершити те, на що ми здатні. Штучний інтелект може бути побудований на основі різноманітного набору компонентів і функціонуватиме як об’єднання:

• філософія
• математика
• Економіка
• Неврологія
• Психологія
• Комп'ютерна інженерія
• Теорія управління та кібернетика
• Мовознавство

• Як штучний інтелект використовується в робототехніці?

Штучний інтелект і робототехніка зазвичай сприймаються як дві різні речі. ШІ передбачає програмування інтелекту, тоді як робототехніка передбачає створення фізичних роботів. Однак ці два поняття співвідносяться. Робототехніка дійсно використовує методи та алгоритми штучного інтелекту, і штучний інтелект долає розрив між ними. Цими роботами можна керувати Програма ШІs.

• Чому штучний інтелект важливий?

Від музичних рекомендацій, маршрутів на картах, мобільного банкінгу до запобігання шахрайству, штучний інтелект та інші технології взяли верх. ШІ важливий з кількох причин. Існує кілька переваг штучного інтелекту, як-от зменшення людської помилки, доступність 24×7, допомога в повторюваній роботі, цифрова допомога, швидші рішення тощо.

• Що таке слабкі методи в ШІ?

Слабкий штучний інтелект – це вузька програма з обмеженою сферою застосування. Він використовує контрольоване та неконтрольоване навчання для обробки даних. Приклад: Siri, Alexa.

• Які є гілки ШІ?

Штучний інтелект можна в основному розділити на шість галузей. Це машинне навчання, нейронні мережі, глибоке навчання, комп’ютерне бачення, обробка природної мови, когнітивні обчислення. 

• Як я можу почати вивчати штучний інтелект?

Щоб навчитися штучному інтелекту, вам потрібно мати такі навички, як математика, природничі науки та інформатика. Ви також можете вибрати онлайн-посібники та вивчати штучний інтелект, не виходячи з дому.

• Які існують 4 типи ШІ? 

 Чотири типові типи штучного інтелекту - це реактивні машини, обмежена пам'ять, теорія розуму та самосвідомість.

• Що є основним для вивчення штучного інтелекту?

Основи штучного інтелекту – це передові математика та статистика, мова програмування, машинне навчання та багато терпіння. Ви повинні знати, що штучний інтелект і машинне навчання включають машинне навчання, код Python, інформатику, обробку природної мови, науку про дані, математику, психологію, нейронауку та багато інших дисциплін.

• Чи важко навчитися ШІ?

 Штучний інтелект не є складним; однак вам доведеться витратити на це час. Чим більше проектів ви працюєте, тим краще у вас це вийде. Окрім навичок, вам потрібна рішучість, щоб вивчити ШІ.

На цьому підручник зі штучного інтелекту підійшов до кінця. Ось а безкоштовний курс про AIML це може допомогти вам зробити ваші основи набагато міцнішими.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/